结合Safe Pro OTD技术帮助 Red Cat Collaboration 将人工智能威胁检测集成到多旋翼无人机

结合Safe Pro OTD技术帮助 Red Cat Collaboration 将人工智能威胁检测集成到多旋翼无人机

Safe Pro Group Inc.（简称 Safe Pro）所提出的 SPOTD 技术（Safe Pro Object Threat Detection）及其 “NODE 套件”（SPOTD NODE “kit”）

Safe Pro 的 SPOTD NODE “套件” 和 SPOTD 技术 是一套专注于通过无人机和人工智能技术，在战场或灾区实时检测爆炸物等威胁的解决方案。

项目	官方名称	核心功能	技术特点	应用与验证
SPOTD NODE 套件	导航、观察和检测引擎	快速处理无人机图像，识别战场上的地表威胁（如地雷、未爆炸弹）	在战术边缘进行实时AI分析 ，无需互联网连接即可创建高清2D/3D地图	已在乌克兰战场使用，能够识别150多种爆炸威胁
SPOTD 技术	Safe Pro 物体威胁检测系统	利用AI和计算机视觉技术，分析航空影像和视频中的微小、难以发现的爆炸威胁	将原始数据转换为可快速共享的高分辨率2D和3D地图	技术已分析超178万张战场图像，识别了超过31,600个爆炸威胁

Safe Pro 的 SPOTD 是一套经过实战检验的AI威胁检测系统，而 SPOTD NODE 则是将该系统AI能力打包成一个便携、坚固的硬件套件，部署在最前线，为执行任务的士兵和人道主义排雷人员提供即时的威胁感知能力。

定义 &背景

SPOTD 全称为 Safe Pro Object Threat Detection，是 Safe Pro 开发的一套基于无人机（Drone）影像 + AI 电脑视觉的威胁探测系统，专门针对地雷／未爆炸弹（UXO, unexploded ordnance）等危险物。

它不仅用于人道主义扫雷（demining）领域，还用于军事 “战场态势感知”与部队防护（force protection）等用途。

Safe Pro 声称其数据集是 “世界上最大/最真实” 的无人机高分辨率影像 + GPS 标注数据集之一，用于训练其 AI 模型。

工作模式

无人机／商用 “off-the-shelf” 机型配合高分辨率拍摄；安全／监测区域拍摄后上传或边缘处理。

影像经 AI 电脑视觉模型自动分析，检测出 “150 + 种” 地雷/反人员地雷/反坦克地雷／集束地雷／未爆炸弹等威胁物。

输出包括：威胁物坐标（GPS定位）、类型分类、影像标注、2D/3D 地图可视化等。

支持两种运行方式：

云端服务：通过 SpotlightAI（Safe Pro 的云平台）在 Amazon Web Services (AWS) 上运行。

边缘／现场运行：适合连接受限／断网环境，可在 “现场” 直接运行，低延迟。

关键数据指标

Safe Pro 报称其已处理数百万张无人机影像（如 1.29 million 张影像则检测出 23,000+ 威胁物，覆盖 5,300+ 公顷区域）

另一报道说：1.78 million+ 影像、31,600+ 威胁物、约 8,000 公顷区域。

SPOTD NODE “套件”（NODE Kit）

定义 &功能

NODE 是 Safe Pro 提出的一个 “边缘” 解决方案套件，用于在现场（尤其是连接受限或无网络环境）部署其 SPOTD 技术。

套件功能包括：

实时影像处理（例如无人机4K 视频或高分辨率照片）直接在现场设备上运行 AI 模型检测威胁。

生成 2D/3D 互动地图，标出检测出的威胁位置、类型，并进行地理可视化。

可在断网条件／边缘环境运行，不依赖持续云连接。

与其他平台整合，如将检测结果推送至 ATAK／WIN-TAK 等战术态势平台。

应用场景

战区／冲突区地雷和未爆弹清理：例如报道中提到在乌克兰战争地段的大规模运用。

部队前沿防护 (force protection)：用于检测地面布设的威胁物、无人机投放的地雷、反坦克装置等。

基础设施保护与安全监测：比如在关键设施、边境、基地周边部署无人机 + SPOTD NODE，以实时检测潜在威胁。

无人机系统与机器人平台集成：例如与 Red Cat Holdings, Inc. 的 “Black Widow” 无人机平台集成 SPOTD NODE。

SPOTD + NODE 的优势（与传统方法相比）

速度与自动化：传统人工扫雷／地面侦察耗时且危险；SPOTD 可以“几乎在一张影像内”识别威胁。

大规模覆盖／可扩展：通过无人机拍摄 + AI识别，大面积区域可快速扫描。

边缘运行能力：NODE 可在无网络／低延迟环境运行，适合现场或战区。

数据积累与模型训练优势：Safe Pro 拥有大量真实战区数据，使得其模型有较强的现实适用性。

可视化／决策支援：2D/3D 地图 + GPS标注 + 全流程输出，有利于情报分析、任务规划。

使用／集成中的关键注意事项 &挑战

数据条件限制：无人机影像的质量（分辨率、角度、光照、遮蔽）会影响检测效果。

环境杂波／伪装威胁：地雷／UXO 往往隐藏、埋地或伪装，AI模型误伤或漏检风险仍需评估。

边缘计算资源需求：实时现场处理需要强计算设备、良好散热／供电条件。

法规／合规／安全：军事/人道场景对数据安全、机密性、网络安全要求高。SPOTD NODE 在边缘运行或敏感地区使用更要符合当地法规。

整合挑战：与现有指挥控制系统（如 ATAK）／无人机平台／传感器融合时需要系统接口、通讯协议、实时性、可靠性保证。

模型持续训练与更新：地雷／威胁种类随战区变化、地形环境不同，模型需不断更新以保证准确性。

成本与部署规模：无人机＋边缘节点＋训练数据＋人员操作成本需评估，是否比传统方法更优还要视具体任务。

 SPOTD/NODE 技术扩展：

跨模态融合：SPOTD 目前以无人机影像为主（可见光/无人机照相）＋GPS数据。可以考虑将其方法论扩展到：激光雷达点云 +热成像+可见影像融合的“威胁物/目标定位”识别。

边缘部署能力强化：SPOTD NODE 强调边缘运行，在连接差或战区环境。可在工业车辆、隧道、地下场景设计低延迟边缘处理能力。

定位与姿态测量结合：产品既要“对象定位 + 目标姿态/3D空间测量”，可参考 SPOTD 在地图生成／威胁定位方面的做法。

数据集积累与模型训练：Safe Pro 的优势在于大规模真实数据。可考虑建设“多模态＋特定场景”训练集（矿区、隧道、港口）以提升识别精度。

用途拓展：虽然 SPOTD 针对地雷/UXO，但其方法可借鉴至工业安全（如轨道车辆碰撞检测、隧道落石识别、仓库障碍物自动识别）等方向。

系统集成与可视化：SPOTD 输出了地图标注、2D/3D视图；未来系统也应规划从传感器→识别→定位→可视化/报警/控制接口的全链路。

Red Cat Holdings与 Safe Pro Group Inc. 合作，将 Safe Pro 的专利物体威胁检测 (SPOTD) 系统（一种人工智能图像分析技术）嵌入 Red Cat 的Black Widow 无人机中，以支持国防和国家安全应用。

通过集成这套人工智能系统，“黑寡妇”无人机将能够处理机载实时4K视频，并向包括美国陆军战术突击套件（ATAK）软件生态系统在内的军事态势感知平台提供实时威胁数据。这种在战术前沿部署的能力，能够增强战场态势感知能力，并加快关键任务决策的制定速度。

SPOTD 将使美国及其盟国的地面人员能够实时快速识别和定位 150 多种类型的爆炸威胁，例如地雷、杀伤人员地雷、集束弹药和未爆弹药 (UXO)。

Red Cat还将把Safe Pro公司新推出的SPOTD导航、观测和探测引擎（NODE）集成到其多旋翼无人机系统中。这是一个功能强大的边缘计算解决方案，旨在处理、绘制和共享无人机收集的关键任务信息。

SPOTD NODE“套件”专为边缘快速部署而设计，使用户能够捕获实时视觉数据、接收威胁警报，并将这些图像转换为标记危险位置的交互式二维和三维地图。这增强了态势感知能力，支持在网络连接受限环境下执行多种不同的地面任务。

Safe Pro 的 SPOTD 技术依托于全球最大的真实世界地雷和未爆弹药数据集之一，该数据集由高分辨率图像和 GPS 标记的地理空间数据构建而成。迄今为止，该数据集包含超过 188 万张已分析的无人机图像，并在乌克兰 8119 公顷（20062 英亩）的范围内识别出超过 34200 个威胁点。

Red Cat首席执行官杰夫·汤普森表示：“黑寡妇无人机作为领先的国防和安全小型无人机系统平台，持续展现出卓越的性能，完美契合美国陆军及其全球盟友不断变化的需求。通过融合Safe Pro公司独有的AI驱动威胁检测技术等经实战验证的创新技术，我们将继续重新定义部队防护和战场态势感知的未来。”

Safe Pro Group Inc. 董事长兼首席执行官 Dan Erdberg 补充道：“正如在乌克兰所表明的那样，战场正在发生巨大变化，这使得为当今的作战人员提供增强的、实时的态势感知变得至关重要。”

“通过将黑寡妇的强大功能与 Safe Pro 久经沙场的威胁检测技术相结合，我们创建了一个平台，可以独特地满足美国陆军对实时战场情报的需求，我们期待着将这种能力带给我们的作战人员。”

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